ローンの目的は資金調達額にどう影響しますか？
前の演習では、purpose 変数をより扱いやすい4カテゴリにまとめ、purpose_recode と名付けました。Lending Club のデータサイエンティストとして、ローンの目的が実際に申込者へ支払われる資金調達額（funded amount）にどのように影響するかを調べる実験を設計したいと考えるかもしれません。
ANOVA の検定では、帰無仮説は「purpose_recode の各水準で資金調達額の平均はすべて等しい」です。対立仮説は「少なくとも1つの水準で平均が異なる」です。ただし、どの水準が異なるかは事後解析を行わないと特定できません。そこで、ANOVA の結果が R でどのようなオブジェクトとして保存されるかを知っておくと便利です。
この演習はコースの一部です
Rで学ぶ実験計画法
演習の手順
lm()を使って、purpose_recode変数がfunded_amntに与える影響を調べます。モデルをpurpose_recode_modelというオブジェクトに保存してください。summary()でpurpose_recode_modelを確認します。これは線形回帰の結果です。anova()をpurpose_recode_modelに対して呼び出します。purpose_recode_anovaというオブジェクトに保存し、コンソールに表示するためにそのまま入力して印字してください。- 最後に、
purpose_recode_anovaのクラスを確認します。
実践的なインタラクティブ演習
このサンプルコードを完成させて、この演習に挑戦してみましょう。
# Build a linear regression model, purpose_recode_model
___ <- lm(funded_amnt ~ ___, data = ___)
# Examine results of purpose_recode_model
___(purpose_recode_model)
# Get anova results and save as purpose_recode_anova
___ <- anova(___)
# Print purpose_recode_anova
___
# Examine class of purpose_recode_anova
class(___)